Die Kraft der intelligenten Suche:

Produktionsanlagen in der chemischen oder pharmazeutischen Industrie generieren Terabytes an Daten, einschließlich automatischer Sensor- und Ausrüstungsmesswerte sowie von Menschen erstellter Protokolle und Beobachtungen. Die Anlagen zentralisieren zunehmend all diese Daten in digitalen Plant Process Management (PPM)-Systemen, um eine effiziente Datenanalyse und einen effizienten Wissenstransfer zu ermöglichen.

Die schiere Menge an Daten, die in diesen Systemen gespeichert sind, sowie die hochtechnische Struktur der Daten machen die Informationsbeschaffung zu einer Herausforderung. Die meisten PPM-Suchsysteme basieren immer noch auf einer einfachen Stichwortsuche. Das bedeutet, dass die Benutzer den genauen Suchbegriff kennen müssen, um die gewünschten Informationen zu finden. Außerdem müssen die Einträge vollständig, korrekt und mit den richtigen Kennzeichnungen und Formaten versehen sein. Wenn ich nicht genau weiß, wonach ich suche, oder wenn der Eintrag, den ich wirklich brauche, unvollständige Informationen enthält, kann mir das System nicht helfen. Es kann aber auch Tausende von potenziellen Ergebnissen für ein gemeinsames Stichwort liefern, so dass der Benutzer die Liste sortieren muss, um den Eintrag zu finden, der dem Gesuchten am nächsten kommt.

Hier kann die künstliche Intelligenz (KI) helfen. Während die herkömmliche Stichwortsuche auf exakte Übereinstimmungen mit den Stichwörtern in der Datenbank angewiesen ist, werden bei der KI-gestützten intelligenten Suche fortschrittliche Algorithmen eingesetzt, um relevantere und kontextspezifische Ergebnisse zu erzielen.

Die intelligente Suche kann komplexe oder zweideutige Anfragen in natürlicher Umgangssprache verstehen und effektiv beantworten. Anstatt zu versuchen, das richtige Schlüsselwort zu erraten, kann man zum Beispiel einfach fragen: "Warum ist dieses Produkt braun und nicht grau? Das Smart-Search-System kann die Frage analysieren, um die Absicht und den Kontext des Nutzers zu verstehen, Terabytes an strukturierten und unstrukturierten Daten durchsuchen, um relevante Ergebnisse zu finden und die Ergebnisse nach ihrer voraussichtlichen Nützlichkeit einstufen. Darüber hinaus kann die KI-gestützte intelligente Suche aus früheren Suchmustern und Verhaltensweisen lernen, um mit der Zeit immer relevantere Ergebnisse zu liefern.

Das macht Smart Search zu einem leistungsstarken Werkzeug für komplexe Abfragen oder große, vielfältige Datensätze. Es verwandelt ein PPM-System in einen Wissensmanagement- und -transfermotor, der zu erheblichen betrieblichen Verbesserungen führen kann.

Viele von uns nutzen bereits öffentlich zugängliche KI-gestützte intelligente Suchwerkzeuge wie Bing von Microsoft oder Bard von Google. Diese Tools sind zwar noch lange nicht perfekt, aber sie verändern die Art und Weise, wie viele von uns im Internet suchen. Anstatt einzelne Websites zu besuchen, um zu sehen, auf welcher das Gesuchte zu finden ist, können wir diese neuen KI-Tools nutzen, um komplexe Fragen zu stellen und die Antworten aus mehreren Quellen im Internet zusammenzufassen.

Diese allgemeinen Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) sind zwar nützlich und unterhaltsam, haben aber noch einen weiten Weg vor sich, was die Genauigkeit der Informationen und die Eignung für die Suche angeht. Kleinere, spezialisiertere KI-Suchwerkzeuge wurden entwickelt, um die Suche in bestimmten Bereichen zu unterstützen, z. B. in Bibliothekssystemen, E-Commerce-Sites, Medienplattformen oder Helpdesk-Anwendungen. Inzwischen gibt es eine Reihe von KI-Lösungen von der Stange, die in verschiedene Anwendungen und Systeme integriert werden können.

Die Prozessindustrie ist jedoch eine hochspezialisierte Branche, die für Standardlösungen nicht gut geeignet ist. Die chemische und pharmazeutische Industrie - und die einzelnen Unternehmen innerhalb dieser Branchen - verfügen über eine einzigartige Terminologie, Abkürzungen, Arbeitsabläufe und Systeme, die eine allgemeine KI nicht verstehen kann. Um den größtmöglichen Nutzen aus Smart Search zu ziehen, muss das System auf branchen- und unternehmensspezifische Daten und Sprache trainiert werden.

Genau das hat eschbach für einen unserer Kunden aus der agrochemischen Industrie getan. Wir haben eine systematische Kundenstudie mit Anwendergruppen, Workshops und Vor-Ort-Untersuchungen durchgeführt, um die Arbeitsabläufe, die Sprache und die Anforderungen der Anwender besser zu verstehen. In enger Zusammenarbeit mit dem Kunden und KI-Experten der Universität Göttingen haben wir ein unternehmensspezifisches Smart Search-Programm entwickelt, das auf die Prozesse, Systeme und Nutzeranforderungen des Kunden zugeschnitten ist.

Entscheidend ist, dass das Smart System in der Lage ist, den Kontext komplexer Abfragen zu verstehen und relevante Ergebnisse zu finden, selbst wenn die Einträge unvollständig sind. So können Benutzer beispielsweise potenzielle Lösungen für Probleme in historischen Daten finden, auch wenn Probleme und Lösungen unvollständig beschrieben wurden oder Schlüsselwörter fehlen. Der effizientere Zugriff auf historische Informationen beschleunigt die Fehlerbehebung und Problemlösung und verbessert die Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen. Smart Search hat die Zeit, die Benutzer benötigen, um Antworten auf komplexe Abfragen zu finden, von mehreren Minuten (oder länger) auf nur wenige Sekunden reduziert.

Smart Search ist die nächste Stufe der Digitalisierung für Shiftconnector-Nutzer. Wenn Menschen die Informationen finden können, die sie brauchen und zwar genau dann, wenn sie sie brauchen, können sie bessere operative Entscheidungen treffen. Auf diese Weise verwandeln wir historische Daten in nutzbares Wissen, das die Leistung des gesamten Unternehmens verbessert.